基于增强LEACH协议的无线传感器恶意节点检测

张 兵，戈 军

(1.宿迁学院信息工程学院，江苏 宿迁223800；2.江苏大学计算机科学与通信工程学院，江苏 镇江 212013)

1 引言

无线传感器网络规模较大，无线传感器网络是由众多传感器节点组成的网络。无线传感器网络利用节点产生业务相关的信息内容，实现不同业务信息的传输[1]。无线传感器网络利用航空投递等方式将众多节点投放至待监控目标区域。无线传感器节点可部署于人类无法进入区域，具有极高的应用性。无线传感器网络利用无线通信模块实现数据传输[2]，无线传感器节点通常部署于复杂区域，信号质量较差时，容易出现终端节点无法传送信息至目标节点的情况。无线传感器网络的传输协议极为重要，传输协议可保障数据的可靠传输。无线传感器节点将所采集数据传送至网关[3]，网关将相应数据传送至数据终端，通过数据终端处理以及存储数据，实现无线传感器网络中数据的高效传输。

无线传感器网络常应用于军事、航空等重要应用中，容易出现攻击者恶意攻击节点情况，检测无线传感器网络中存在的恶意节点极为重要[4]。伴随科技的高速发展，无线传感器网络的安全问题受到众多研究学者的重视。攻击者可将无线传感器网络中的节点控制为恶意节点，利用恶意节点攻击无线传感器网络[5]，威胁无线传感器网络正常运行。无线传感器网络中恶意节点的高效检测性能极为重要。

目前针对无线传感器网络节点检测的研究较多，卢光跃以及周海平等人分别将图信号以及微分博弈方法应用于无线传感器网络异常节点检测中[6，7]，两种方法均可有效检测无线传感器网络中的恶意节点。无线传感器网络容易存在通信阻塞情况，通信阻塞导致网络中正常节点传输数据存在延时情况[8]，此种情况下以上两种方法易将正常节点误判为恶意节点，导致无线传感器网络中恶意节点检测准确率较低。针对以上两种方法的缺陷，研究基于增强LEACH协议的无线传感器恶意节点检测方法，对低功耗自适应集簇分层协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy， LEACH)实施增强处理，利用增强LEACH协议划分无线传感器网络中的簇，利用完成簇划分的无线传感器网络检测恶意节点，提升无线传感器网络运行安全性。

2 基于增强LEACH协议的无线传感器

2.1 增强LEACH协议的簇类划分

将增强LEACH协议应用于无线传感器网络结构中，提升无线传感器网络的扩展性以及数据传输可靠性。无线传感器网络中的汇聚节点具有较高特殊性，无线传感器网络存在汇聚节点时，表示网络可以正常通信；无线传感器网络中无汇聚节点时，网络无法实现正常通信。合理利用汇聚节点[9]，避免网络中的节点出现能耗过高情况。

2.1.1 确定最佳簇类数量

选取当前生存节点数的最佳簇数改进机制获取最佳簇类数量，计算过程如下：

用Nr表示网络中生存的节点数量，设生存的节点存在于大小为M×2M的矩形区域中，设该区域中包含簇的数量为k，则各簇包含节点数量为Nr/k。

簇头传输数据时能耗表达式如下

(1)

设各簇内的成员节点传输一个数据包时，仅需将数据传送至簇头节点中即可，可得簇成员节点传输数据的能耗表达式如下

(2)

所划分的各簇所占无线传感器网络面积为2M2/k，设各簇所占据区域的密度分布为ρ(x，y)。簇成员节点至簇头节点的平方距离在簇头位于该簇区域中间时的表达式如下

(3)

(4)

(5)

将式(5)代入式(2)中，获取表达式如下

(6)

通过以上公式获取无线传感器网络数据传输中一个簇的能耗表达式如下

(7)

可得数据传输时，全部节点能耗表达式如下

(8)

利用所获取结果F对k求导令其等于0，获取理想簇头数量表达式如下

(9)

用kopt表示最佳簇头节点数量，簇头节点数量与最佳簇类数量相同，存在表达式如下

(10)

2.1.2 集中式成簇

集中式成簇算法的成簇流程图如图1所示。

图1 集中式成簇流程

通过集中式成簇算法利用所确定的最佳簇头节点数量，完成无线传感器网络簇的最终划分。图2集中式成簇流程可以看出，利用网络中的汇聚节点统计网络中存活节点数量，将存活节点能量与全网平均能量相比[10]。节点能量高于全网平均能量时，将该节点加入簇头节点集合中；汇聚节点通过模拟退火算法利用所获取的最佳簇头节点数量划分簇；节点能量低于全网平均能量时，将该节点直接加入簇头节点集合中。确定簇头节点后，利用汇聚节点广播各节点的身份，完成簇的划分，实现无线传感器网络数据的稳定传输。

利用以上过程完成无线传感器网络簇的划分，利用所划分的各簇中的节点实现数据传输，提升网络的数据传输可靠性。所划分各簇内的簇头节点以及簇内节点选取LEACH协议进行单跳通信[11]，所划分的各簇间通信利用LEACH协议转化为多跳转发方式，通过以上过程实现增强LEACH协议的无线传感器网络通信，为恶意节点精准检测提供通信基础。

2.2 节点信誉值计算

计算利用增强LEACH协议所划分无线传感器网络各簇内节点的信誉值，利用所获取的节点信誉值实现恶意节点检测。

2.2.1 直接信誉值

节点信誉值伴随网络状态变化而不断变化[12]，选取贝叶斯方法利用所划分各簇内不同节点间的通信成功率获取节点的直接信誉值。贝叶斯公式表达式如下：

(11)

式(11)中，Dj与B分别表示节点集合以及节点集合内元素。

选取Beta分布拟合通信概率，用α与β分别表示节点传送数据包至其它节点的成功数量以及失败数量，获取节点的Beta分布函数表达式如下

(12)

式(12)中，ψ表示标准化函数，λ表示分布系数。

节点信誉值结果数值区间为[0，1]，数据传输次数增加时，利用概率转化方法获取最终节点直接信誉值表达式如下：

Tij=E(Beta(α，β))

(13)

2.2.2 节点间接信誉值

利用当前节点的相邻节点数据量化该节点的信誉值即节点的间接信誉值。

通过所划分相同簇内节点y与节点z获取节点x的间接信誉值，节点x的间接信誉值表达式如下

(14)

式(14)中，Wxy与Wxz分别表示数据包通过节点y以及节点z传输时的信誉值。

2.2.3 综合信誉值

结合节点的直接信誉值与间接信誉值，获取节点综合信誉值。无线传感器网络采用增强LEACH协议将节点划分为各簇，完成簇的划分后，无线传感器网络步入短暂稳定状态[13]。此时，随机节点的综合信誉值表达式如下

(15)

式(15)中，c表示调节参数，其取值处于0-1间。无线传感器网络中，节点传输数据包的次数越多，其直接信誉值较高。

2.3 恶意节点检测

2.3.1 数据包解析

汇聚节点接收所传输的数据包m时，需解析数据包m，数据包解析流程图如图2所示。

图2 数据包解析流程图

数据包解析过程如下：

1)汇聚节点利用该节点的簇头共享密钥解密数据包m，解密结果用m′表示；

2)删除m′的数据包编号、节点编号以及簇头信誉值，所剩数据未加密时，判定该数据为源节点数据；

3)所剩数据仅部分加密时，搜寻该数据的传输路径[14]，获取数据的上游传输节点，确定源节点后终止迭代；

4)父节点数据包无法匹配子节点数据包时，添加全部节点于可疑节点列表中；

5)数据包内的节点编号在解密过程中与密钥未匹配时，将该节点加入可疑节点列表。

通过以上数据包解析过程建立可疑节点列表，利用可疑节点列表检测恶意节点。

2.3.2 恶意节点检测综合决策

选取信誉判定算法利用所获取的节点信誉值以及节点的数据传输行为，检测该节点是否为恶意节点。利用信誉判定算法将各节点的信誉值与所设定阈值比较，检测该节点是否为恶意节点。

信誉判定算法利用节点信誉值作为检测基础。设置信誉值阈值XTh为1.3，该阈值可获取较高的恶意节点检测率[15]。利用全部节点的综合信誉值Xm，判定该节点是否为恶意节点。

恶意节点检测过程如下：

1)Xm≥XTh时，节点m位于可疑节点列表中时，判定该节点为恶意节点；否则将该节点加入可疑节点列表中，便于下一轮检测；

2)Xm

通过汇聚节点广播检测的恶意节点编号，删除与该节点存在关系的全部节点编号。可疑节点列表中的节点在5轮检测中均符合XM

3 仿真测试

选取OPNET 14.5仿真软件模拟无线传感器网络，验证本文方法检测无线传感器网络恶意节点有效性。网络层采用增强LEACH路由协议。采用仿真软件模拟大小为300m×300m的平面无线传感器网络区域，采用随机方法生成无线传感器节点。数据包传输路径利用追踪文件跟踪。设置无线传感器网络中簇头节点数量占全部节点数量的1/4，恶意节点数量占全部节点数量的1/20。设置仿真过程中，无线传感器网络运行时间为800s，每隔3s传输一个数据包。

仿真软件模拟的无线传感器网络参数设置结果如表1所示。

表1 参数设置结果

OPNET 14.5仿真软件搭建无线传感器网络后，利用增强LEACH路由协议传送数据包，选取Matlab软件编程本文方法，处理实验数据。

本文方法采用增强LEACH协议划分网络中的簇，统计不同簇头数量时，无线传感器网络总能耗变化情况，统计结果如图3所示。

图3 不同簇头数量时总能耗

图3仿真测试结果可以看出，簇头数量为6时，网络总能耗最低。划分无线传感器网络时簇的数量为6时，网络具有最高的可靠性。设置本文方法采用增强LEACH协议划分无线传感器网络时，划分簇数量为6。

无线传感器网络节点的生命周期是衡量无线传感器网络传输性能的重要指标。无线传感器网络中的死亡节点越多时，其数据传输性能越差。统计无线传感器网络运行800s时，不同传输数据包大小时，网络中的生存节点数，统计结果如图4所示。

图4 生存节点数

图4仿真测试结果可以看出，本文方法在无线传感器网络运行800s后，传输不同数据包大小时，仍存在少量的存活节点。本文方法采用增强LEACH协议，通过簇间多跳路由实现簇的划分，可避免节点过早死亡问题。伴随节点传输数据量的增加，生存节点数有所下降。数据传输量对节点的生存周期存在较大影响。本文方法在传输数据包大小为3000B时，仍具有生存节点，验证本文方法采用增强LEACH协议具有较高的划分簇的能力，可提升网络中节点的生存周期。

不同调节参数时，采用本文方法检测恶意节点误报率结果如图5所示。

图5 不同调节参数时检测误报率

图5仿真测试结果可以看出，调节参数为0.7时，采用本文方法检测无线传感器网络中恶意节点误报率低于0.4%。说明调节参数为0.7时，采用本文方法所获取的节点信誉值最精准，可获取最佳的恶意节点检测精度。采用本文方法检测无线传感器网络恶意节点时，设置调节参数为0.7。

统计采用本文方法检测无线传感器网络恶意节点，分别采用直接信誉值、间接信誉值以及综合信誉值时，恶意节点的检测精度，统计结果如图6所示。

图6 恶意节点检测精度

图6仿真测试结果可以看出，采用综合信誉值检测无线传感器网络恶意节点时，恶意节点检测精度高于98%；采用直接信誉值检测无线传感器网络恶意节点时，恶意节点检测精度高于95%；采用间接信誉值检测无线传感器网络恶意节点时，恶意节点检测精度处于93%-95%之间。综合分析图6仿真测试结果，采用综合信誉值检测无线传感器网络恶意节点时，可获取较高的检测精度；采用直接信誉值检测恶意节点的检测精度高于采用间接信誉值检测恶意节点的检测精度。本文方法采用综合信誉值实现恶意节点检测，可获取较高的检测精度。

采用本文方法检测无线传感器网络中的恶意节点，检测轮数分别为10次、20次以及30次时，本文方法的恶意节点检测结果如图7所示。

图7 不同检测轮数时检测结果

图7仿真测试结果可以看出，检测轮数为20次与检测轮数为30次时，本文方法恶意节点检测结果相同，说明本文方法可在20次内完成检测迭代，获取最终的恶意节点检测结果。检测轮数低于20次时，伴随检测轮数的增加，本文方法检测恶意节点的检测准确率有所提升，直至检测轮数到达20次时，本文方法检测恶意节点结果趋于稳定。伴随检测轮数的增加，无线传感器网络中的汇聚节点可接收大量的节点综合信誉值，所获取节点综合信誉值更加精准，有助于本文方法精准判定恶意节点，提升了恶意节点检测效率。

4 结论

利用增强LEACH协议实现无线传感器网络恶意节点的有效检测。增强LEACH协议可有效划分无线传感器网络中的簇，为恶意节点精准检测提供有效依据。仿真测试结果验证，所研究方法具有较高的恶意节点检测有效性，恶意节点检测误报率较低。利用增强LEACH协议划分无线传感器网络中的簇，令网络具有更高可靠性。